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코스 개요
DeepSeek LLM 미세 조정 입문
- DeepSeek-R1 및 DeepSeek-V3를 포함한 DeepSeek 모델들에 대한 개요
- LLM 미세 조정이 필요한 이유와 배경 이해하기
- 미세 조정과 프롬프트 엔지니어링의 차이점 비교
미세 조정을 위한 데이터셋 준비 방법
- 특정 도메인에 적합한 데이터셋 선별 기법
- 데이터 전처리 및 정제 기술
- DeepSeek LLM용 토큰화 및 데이터 포맷팅 방법
미세 조정 환경 설정 방법
- GPU와 TPU 가속 환경 구성 방법
- Hugging Face Transformers를 이용한 DeepSeek LLM 환경 세팅
- 미세 조정에 필요한 하이퍼파라미터 설정 방법
DeepSeek LLM 미세 조정 실습
- 지도 학습 기반의 미세 조정 구현 방법
- LoRA(저랭크 적응법) 및 PEFT(매개변수 효율적 미세 조정법) 활용법
- 대규모 데이터셋을 이용한 분산식 미세 조정 실행 방법
미세 조정된 모델의 평가 및 최적화 방법
- 평가 지표를 활용한 모델 성능 진단 기법
- 과적합 및 과소적합 현상 해결 방안
- 추론 속도와 모델 효율성 최적화 방법
미세 조정된 DeepSeek 모델의 배포 절차
- API 배포용 모델 패키징 기법
- 애플리케이션 내에 미세 조정된 모델 통합 방법
- 클라우드 및 엣지 컴퓨팅을 활용한 대규모 배포 전략
실제 산업 현장에서의 응용 사례들
- 금융, 의료, 고객 지원 분야에 적용된 미세 조정 LLM 사례
- 다양한 산업에서의 실제 응용 사례 연구
- 특정 도메인용 AI 모델 개발 시 준수해야 할 윤리적 가이드라인
강좌 요약 및 향후 학습 방향 안내
요건
- 머신러닝 및 딥러닝 프레임워크 활용 경험
- 트랜스포머 아키텍처와 대규모 언어 모델(LLM)에 대한 이해
- 데이터 전처리 및 모델 훈련 기법에 대한 지식
대상 청중
- LLM 미세 조정 기술을 탐구하는 AI 연구자들
- 사용자 정의 AI 모델을 개발하는 머신러닝 엔지니어들
- AI 기반 솔루션 구현에 관심 있는 고급 수준의 개발자들
21 시간
